国家科技计划多元协作治理的博弈研究

邵　邦　杨　拓（中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101）（中国科学院北京国家技术转移中心，北京 100086）（中国科协创新战略研究院，北京 10086）

国家科技计划多元协作治理的博弈研究

邵邦1，2杨拓31
（中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101）2（中国科学院北京国家技术转移中心，北京 100086）3（中国科协创新战略研究院，北京 100863）

多元协作治理是解决集体行动困境的重要方法，但学术界目前还缺少对这一问题的理论和实证研究。本文从国家科技管理体制现存问题和改革思路出发，讨论了典型系统中组织方和承担方的二元博弈模型、多元主体的选择与参与、评估和监管下的三元博弈模型、咨评委参与下的四元博弈模型，探讨了不同博弈模型中多元主体的策略选择，最终构建了国家科技计划多元协作治理博弈模型，指出管理过程中的重要节点和关键因素，并提出国家科技计划管理的对策建议，为多元协作治理理论的发展和实证研究奠定基础。

国家科技计划 多元协作治理 博弈 集体行动困境

导 言

多元主体协作性治理作为解决社会经济问题的重要方法，在学术界得到越来越多的认同［1］。对相关研究成果的梳理和分析发现，由于缺乏系统理论和科学方法，很多文献只是简单借鉴他人说法，从基本常识和政策建议层面进行讨论，重实践描述和简单分析，轻模型构建和实践检验，导致很少有文献对多元治理的原因、主体选择和协作机制进行系统的分析和探讨［2］。

多元治理不仅包括现阶段普遍研究的多元主体参与，还应包括主体如何参与和如何解决大家共同面临的困境。多元主体参与解决社会问题的实质是多元主体间的集体行动，而社会问题的实质是要解决多元主体间如何协作的问题，因此，多元协作性治理的研究应在多元治理和协作性治理相融合的新型治理框架下进行［3］。

国家科技计划的管理涉及部际联席会议、战略咨询与综合评审委员会（以下简称咨评委）、项目管理专业机构、计划承担方、第三方机构等不同主体，是多元协作治理的典型案例。本研究基于多元协作［1］、协作性治理［4］理论，构建了不同主体参与并协作的博弈模型，探讨多元协作性治理模型在我国国家科技计划管理中的应用。

1　多元协作治理的模型构建

模型是理论研究的核心，也是分析问题的基本方法。只有将现实系统抽象和简化，才能从纷乱错杂的“噪音”中筛选出有效元素，进而更有效的认识自然现象和社会问题［5］。构建博弈模型可分为3步:（1）对复杂系统进行简化，确定具有代表意义的元素；（2）对代表元素进行简化分析，确定行动者类型；（3）构建行动者之间协作治理模型［3］。

1.1典型系统的选择

国家科技计划项目是指在国家科技计划中实施安排，由单位或个人承担，并在一定时间周期内进行的科学技术研究开发活动。中国在研究、创新和科技管理方面的一大特色，是中央政府在制定战略方向、目标和政策框架方面有很强的领导力，中央政府制定并实施了多种政策，以便支持公共机构、高校和企业进行研究和创新活动［6］。因此，运用多元协作治理理论对国家科技计划进行研究，对我国加快实施创新驱动发展战略，尽快缩小与发达国家之间的差距具有非常重要的意义。

改革开放以来，我国先后设立一批科技计划支持科技创新活动，增强了国家科技软实力和竞争力，支撑和引领了经济社会发展。但是，现有的各类科技计划存在着重复、分散、封闭、低效的现象，造成了同一课题多头申报项目和资源配置“碎片化”问题，而这一系列问题存在的根结是科技计划组织方和承担方之间的博弈。

科技计划组织方与承担方之间的博弈贯穿于评审、立项、过程管理和结题验收各环节，博弈的类型分为寻租博弈和委托代理博弈两类，鉴于国家科技计划管理较省市科技计划管理更为规范，寻租现象较少［7］，本文只考察主体间委托代理博弈。考虑到实际科技计划的运作情况，本文做出如下假设［7-9］:

假设1:博弈主体在决策时完全理性。本模型中科技计划组织方只能选择监管和不监管，科技计划承担方只能选择努力和偷懒。

假设2:科技计划承担方可以在连续区间选择努力程度变量，努力的负效用是努力程度单调递增的凸函数C=C（e）。

假设3:存在信息不对称。组织方无法获取承担方努力程度的完全信息，对其是否尽力完成科技计划项目不完全了解。

假设4:双方以收益最大化为主要目标。双方都存在投机行为，当期望收益大于履责收益时，选择不监管和偷懒。

假设5:任何一方所面临的风险是中性的。

用V表示组织方的收益，R表示承担方承担课题的收益，eh1表示承担方努力程度的最大值，eh2表示最小值，-C（e）表示承担方付出成本即努力后的负效应。

组织方监管科技计划实施情况下，承担方努力完成科技计划收益为R-C（eh1），组织方收益为V1；承担方偷懒收益为R-C（eh2），组织方收益为V2。组织方不监管科技计划实施情况下，承担方努力完成科技计划收益为-C（eh1），组织方的收益为V3；承担方偷懒收益为-C（eh2），组织方委托的收益为V4，则有图1所示的博弈模型。

图1　国家科技计划承担方和组织方二元博弈模型

承担方努力程度在懒惰eh2到努力eh1区间，付出成本的负效用为-C（eh1）到-C（eh2）区间，由于eh1＞eh2≥0，则-C（eh1）＜-C（eh2）≤0。

当承担方科研积极主动情况下，组织方无论是否监管科技项目，都能较好实现既定目标，组织方不监管可以节省精力，不监管收益更大，即V1＜V3；当承担方科研偷懒时，组织方不监管也可以节省精力，不监管收益更大，即V2＜V4。如此，双方独立决策，都会选择收益最大化战略，如图2所示，最终博弈结果是非帕累托最优的。

图2　国家科技计划承担方和组织方二元博弈结果

1.2多元的确定

2012年以来，《中共中央国务院关于深化科技体制改革加快国家创新体系建设的意见》、《国务院关于改进加强中央财政科研项目和资金管理的若干意见》、《关于深化中央财政科技计划（专项、基金等）管理改革的方案》（以下简称《方案》）等文件陆续出台，在体制、机制设置层面做出重大布局。在原科技计划组织方和承担方基础上，建立了部际联席会议制度，健全了评估监管机制，设置了项目管理专业机构、咨评委，引进了第三方机构等参与主体。

本文以《方案》提出的国家科技管理体制“一个平台，三个柱子”的组织框架和改革行动框架为基础，对各单元进行简单分析，即相关部门组成部际联席会议，社会经济发展需求都放在此平台上统筹；科技、产业、经济等领域高层次专家组成咨评委，对战略决策提供咨询；科技项目具体管理由专业机构负责，政府不再直接管理科技项目；政府加强全过程监管，委托第三方机构进行绩效评估。基于以上分析，本文将国家科技计划管理的参与主体确定为部际联席会议、项目管理机构、咨评委、科技计划承担方、第三方机构5类。各主体在科技计划管理中的主要职责如下:

部际联席会议:科技部牵头，财政部、发改委等部门参加，审议科技计划的布局和设置，负责战略咨询与综合评估委员会的组成和专业机构的择优遴选。

项目管理机构:7家具备条件的科研管理类事业单位为首批项目管理专业机构试点，接受联席会议的委托，通过国家科技管理信息系统受理项目申请，组织项目评审、立项、过程管理和结题验收，对实现任务目标负责。

咨评委:对科技计划布局、科技发展规划等提供咨询意见，为联席会议提供决策参考，对项目评审提出意见和建议。

科技计划承担方:通过国家科技管理信息系统申请项目，按计划完成项目并结题验收。

第三方机构:科技部、财政部通过公开竞争方式择优委托，对科技计划的绩效进行评估。

综合以上各主体分工，可简单表述为:咨评委“建议干什么”，部际联席会议“决定干什么”，项目管理专业机构“决定谁来干”，科技计划承担方“负责怎么干”，第三方机构“评价怎么样”。

图3　国家科技计划管理中多元主体的分工

1.3博弈模型的构建

《方案》提出，项目管理机构通过国家科技管理信息系统受理项目申请，组织项目评审、立项、过程管理和结题验收，对实现任务目标负责。7家具备条件的科研管理类事业单位为首批项目管理专业机构试点，负责各专项具体项目从受理评审到验收的全流程管理。为使模型更直观分析博弈过程，在图2基础上，将项目管理机构和承担方的损益简单赋值如下:

图4　承担方和项目管理单位二元治理博弈模型

科技部、财政部负责对专业机构的履责情况进行评估评价和监督检查，设定项目管理机构和承担方仍遵循上述博弈模型的策略选择，将自身利益最大化，科技部和财政部在其评估和监管中对专业机构有2个单位处罚权进行干预，假设对组织方监管策略选择进行处罚的概率为x，不处罚的概率为y（x+y=1），惩罚所得纳入其收益。如果无外部咨询机构的支持下，x和y各为0.5。同样，第三方机构对承担方有2个单位处罚权进行干预，假设对承担方努力策略选择进行处罚的概率为x，不处罚的概率为y（x+y=1），惩罚所得纳入其收益。

如果无外部咨询机构的支持下，x和y各为0.5，项目管理机构、承担方、评估与监管机构（包括两部委和第三方机构）的收益组合为图5所示。可见，由于缺少专业机构和人员的支持，项目管理机构、承担方在均衡状态下的策略组合仍为非帕累托最优。

图5　承担方、项目管理机构和评估监管机构的三元博弈模型

咨评委由科技、产业、经济等领域高层次专家组成，不但可以对科技计划布局、科技发展规划等提供咨询意见，还可对项目评审提出意见和建议，大大提高了部际联席会议、两部委和第三方机构正确行动的概率。假设在咨评委的成立和有效参与下，评估监管机构做出正确行动的概率为1，且惩罚所得收益一半归咨评委，则各方收益组合如图6所示。承担方、项目管理专业机构、评估监督机构、咨评委的最优策略组合为（努力、监管、惩罚、参与），国家科技计划的总体收益达到最高的20。

图6　项目管理机构、承担方、评估监管机构和咨评委的四元博弈模型

2　研究结论与制度优化

本文构建的3个协作治理博弈模型是递进关系，各自重要节点也呈递进关系。承担方和项目管理机构二元博弈模型的重要节点为项目管理机构的监管动力，承担方、项目管理机构和评估监督机构三元博弈模型的重要节点为科技部、财政部对项目管理机构，第三方机构对承担方的直接和间接惩罚的落地，承担方、项目管理机构、评估监督机构和咨评委四元博弈模型的重要节点为咨评委的咨询和评审意见的正确性。

以上3个重要节点对应的国家科技项目管理的关键因素包括项目管理机构的监管是否及时、到位，科技部、财政部对专业机构履责情况进行评估评价和监督检查后的直接惩罚，以及第三方机构对科技计划绩效评估的间接惩罚是否能有效落地，咨评委的咨询和评审意见是否正确。

综合多元协作治理博弈模型中的重要节点和关键因素，应该在监管落实、惩罚落地、咨评问责三方面进行制度优化。

2.1监管落实原则

与工程项目不同，国家科技项目技术含量高，技术风险难以预测，监管难度较大，但其研究内容、研究目标、完成时限等是较为明确的，也是可以监管的。为保证科技项目的质量、进度和最终成果收益，项目管理机构应明确监管内容和机制。监管内容在覆盖国家科技项目的关键方位和流程基础上，项目管理机构应与承担方建立顺畅的沟通机制和交流渠道，明确信息沟通的时间、地点、方式、内容，解决信息不对称问题，保障科技项目承担方预期成果与合同内容最优匹配，最大限度减少科技计划风险。

2.2惩罚落地原则

科技部、财政部应在对项目管理机构和第三方机构履责情况进行评估评价和监督检查基础上，将评估评价和监督检查结果落到实处，加大对单位和个人不履责行为的处罚。对单位的通报、罚款、摘牌等惩罚，对个人的纪律处分、降职、开除公职等处罚应落到实处，绝对不姑息［10］。

第三方机构对国家科技计划的绩效评估应科学合理，其评估结果应作为财政予以支持的重要证据，评估不合格的应切实的进行惩罚，取消其在未来3～5年内的申报资格，并通报批评［7］。当前，在新型国家科技项目管理改革框架下，应建立健全通报、追罚、黑名单等惩罚机制，并将惩罚机制落到实处，以加大承担方短期行为的成本。

2.3咨评问责原则

咨评委的意见对部际联席会议、项目管理机构和第三方机构工作的有效开展至关重要，咨评委的意见如果不够科学合理，会对国家科技计划的发展造成非常大的影响。（1）部级联席会议在咨评委组建中，应建立咨评委专家的资格审查制度，从专家库中优中选优。（2）咨评委专家遴选应实行严格的回避制度和定期轮换制度。（3）部际联席会议对咨评委履责情况进行评估时，要评估每位专家的历次意见，如出现严重后果，应精准问责，避免“举起板子不知打谁”的尴尬局面。

3　结 语

多元协作治理是当下社会治理理论的焦点问题，同时也是解决实际社会问题的重要方法。在现有多元协作治理研究缺少基础理论和实证研究的背景下，本文以国家科技计划改革框架为例，构建了可以清晰描述国家科技计划多元协作治理的博弈模型。

研究发现，项目管理机构监管、评估监管机构惩罚和咨评委的建言献策是重要节点和关键因素，监管落实、惩罚落地和咨评问责是优化国家科技计划管理的重要途径。

在国家科技计划体制改革中，多元协作治理可以发挥多元主体的独特优势和协同效用。但是，由于参与主体由二元向三元、四元扩展，且多元协作治理是动态博弈过程，会扩大各主体的差异性，有出现矛盾甚至冲突的可能性，这就要求一定要明确各主体的权责边界，避免角色冲突。

［1］杨立华.构建多元协作性社区治理机制解决集体行动困境:一个产品——制度分析（PIA）框架［J］.公共管理学报，2007，（2）:6～23，121～122

［2］ElinorOstrom，JoannaBurger，ChristopherB.Field，Richard B.Norgaard，David Policansky.Revisitingthe Commons，Local Lessons，Global Challenges［J］.Science，1999，（10）:278～282

［3］杨立华.多元协作治理:以草原为例的博弈模型构建和实证研究［J］.中国行政管理，2011，（4）:119～124

［4］Chris Ansell，Alison Gash.Collaborative Governance in Theory and Practice［J］.Journal of Public Administration Research and Theory，2007，（13）:543～571

［5］邬建国.略谈理论和模型在生态学中的作用［J］.生态学杂志，1994，（3）:76～79

［6］（英）菲利普·夏皮拉，（德）斯蒂芬·库尔曼.科技政策评估:来自美国和欧洲的经验［M］.方衍，邢怀滨等译.北京:科学技术文献出版社，2015:1

［7］张忠德.科技项目立项过程中申报人、管理者、评审者之间的博弈分析［J］.科技管理研究，2011，（16）:211～214

［8］Laffont.J.J.，Martimort，D.The Thory of Incentives:The Principal-agent Model［M］.Princeton:Princeton Press，2002:122～126

［9］王明明，贺雅丽，徐磊.国家科技计划项目委托代理模型博弈分析［J］.科学学与科学技术管理，2009，（2）:34～39

［10］张明龙.科技项目的失信行为与治理对策［J］.科技管理研究，2006，（3）:66～69

Game Analysis on National S&T Plans Multi-Collaborative Governance

Shao Bang1，2Yang Tuo3
（1.Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100101，China；2.Beijing National Technology Transfer Center，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100086，China；3.National Academy of Innovation Strategy，Beijing 100863，China）

Multi-collaborative governance is an important way to solve the dilemma of collective action，but there is still a lack of related theoretical and empirical research in academia.This paper based on existing problems and reform ideas of National S&T Plans management system，discuss binary game model include organizer and bearer in typical system，selection and participation of multiple subjects，game model under assessment，monitoring and advisory review committee participated.It discussed strategies under different game models，construct the game model on National S&T Plans multi-collaborative governance，and pointed out the important nodes and key factors in the management process.Putting forward countermeasures and suggestions on National S&T Plans management，the paper lays the foundation for theoretical development and empirical research of multi-collaborative governance.

national S&T plans；multi-collaboration governance；game；dilemma of collective action

10.3969/j.issn.1004-910X.2016.11.004

F224

A

2016—06—21

邵邦，中国科学院地理科学与资源研究所博士后，中国科学院北京国家技术转移中心评价主管。研究方向:科技发展与政策、科技评估理论与方法。杨拓，中国科协创新战略研究院助理研究员，博士。研究方向:区域创新政策、科技政策评估。

（责任编辑:史 琳）